2021, ISBN: 9786203335132

[ED: Softcover], [PU: Edizioni Sapienza], Al giorno d'oggi è molto importante mantenere un alto livello di sicurezza per garantire una comunicazione sicura e affidabile delle informazioni… mais…

[ED: Softcover], [PU: Edizioni Sapienza], Al giorno d'oggi è molto importante mantenere un alto livello di sicurezza per garantire una comunicazione sicura e affidabile delle informazioni tra varie organizzazioni. Indubbiamente, una vasta gamma di tecnologie di sicurezza come la crittografia delle informazioni, il controllo degli accessi e la prevenzione delle intrusioni sono utilizzati per proteggere i sistemi basati sulla rete, ma ci sono ancora molte intrusioni non rilevate. Questo progetto presenta una panoramica sul rilevamento delle intrusioni e un algoritmo di classificazione ibrido basato su Naïve Baye e K Nearest neighbour. Il set di dati viene prima passato attraverso il Naïve Baye per la classificazione, generando la priorità e le probabilità condizionali per ogni esempio nel set di dati. Se c'è un errore di classificazione, l'esempio viene passato al KNN che poi classifica il vicinato dell'esempio e gli esempi risultanti sono pesati usando la somiglianza di ogni vicino dell'esempio, se il Sim(X,Dj) è uguale a 1, allora X è normale, altrimenti l'algoritmo trova il K più grande Sim(X,Dj), lo controlla contro un criterio di arresto (soglia). Se è più grande, allora X è classificato normale, altrimenti X è di classe 2021. 68 S. 220 mm Versandfertig in 6-10 Tagen, DE, [SC: 0.00], Neuware, gewerbliches Angebot, Offene Rechnung (Vorkasse vorbehalten)<

2021, ISBN: 9786203335132

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2021, ISBN: 6203335134

[EAN: 9786203335132], Neubuch, [PU: Edizioni Sapienza], nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Al giorno d'oggi è molto importante mantenere un alto livello di si… mais…

[EAN: 9786203335132], Neubuch, [PU: Edizioni Sapienza], nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Al giorno d'oggi è molto importante mantenere un alto livello di sicurezza per garantire una comunicazione sicura e affidabile delle informazioni tra varie organizzazioni. Indubbiamente, una vasta gamma di tecnologie di sicurezza come la crittografia delle informazioni, il controllo degli accessi e la prevenzione delle intrusioni sono utilizzati per proteggere i sistemi basati sulla rete, ma ci sono ancora molte intrusioni non rilevate. Questo progetto presenta una panoramica sul rilevamento delle intrusioni e un algoritmo di classificazione ibrido basato su Naïve Baye e K Nearest neighbour. Il set di dati viene prima passato attraverso il Naïve Baye per la classificazione, generando la priorità e le probabilità condizionali per ogni esempio nel set di dati. Se c'è un errore di classificazione, l'esempio viene passato al KNN che poi classifica il vicinato dell'esempio e gli esempi risultanti sono pesati usando la somiglianza di ogni vicino dell'esempio, se il Sim(X,Dj) è uguale a 1, allora X è normale, altrimenti l'algoritmo trova il K più grande Sim(X,Dj), lo controlla contro un criterio di arresto (soglia). Se è più grande, allora X è classificato normale, altrimenti X è di classe, Books<

2021, ISBN: 6203335134

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[EAN: 9786203335132], Neubuch, [PU: LIGHTNING SOURCE INC], COMPUTERS - GENERAL INFORMATION; /, nach der Bestellung gedruckt Neuware - Al giorno d'oggi è molto importante mantenere un alto livello di sicurezza per garantire una comunicazione sicura e affidabile delle informazioni tra varie organizzazioni. Indubbiamente, una vasta gamma di tecnologie di sicurezza come la crittografia delle informazioni, il controllo degli accessi e la prevenzione delle intrusioni sono utilizzati per proteggere i sistemi basati sulla rete, ma ci sono ancora molte intrusioni non rilevate. Questo progetto presenta una panoramica sul rilevamento delle intrusioni e un algoritmo di classificazione ibrido basato su Naïve Baye e K Nearest neighbour. Il set di dati viene prima passato attraverso il Naïve Baye per la classificazione, generando la priorità e le probabilità condizionali per ogni esempio nel set di dati. Se c'è un errore di classificazione, l'esempio viene passato al KNN che poi classifica il vicinato dell'esempio e gli esempi risultanti sono pesati usando la somiglianza di ogni vicino dell'esempio, se il Sim(X,Dj) è uguale a 1, allora X è normale, altrimenti l'algoritmo trova il K più grande Sim(X,Dj), lo controlla contro un criterio di arresto (soglia). Se è più grande, allora X è classificato normale, altrimenti X è di classe 68 pp. Italienisch, Books<